OpenAI сообщила о 948 работающих эксплойтах, которые её ИИ-система подготовила для повышения привилегий в Linux. Проверка прошла в середине октября, отчёт вышел 4 ноября. На обращения к модели потратили $1 213 430 — примерно $1279 на один эксплойт.
Атаки позволяют локальному пользователю с ограниченными правами получить root — полный контроль над системой. Для проверки использовали виртуальные машины с обычной настольной ОС.
Система сама проверяла атаки и готовила исправления
В основе разработки — ещё не выпущенная кибербезопасностная модель. Агенты последовательно изучали код, воспроизводили ошибки в изолированной среде и проверяли возможность эксплуатации.
По данным компании, система получила следующие результаты:
- обнаружила 2308 потенциальных проблем;
- воспроизвела 1724 уязвимости;
- подготовила 291 демонстрацию утечки информации;
- создала 948 работающих эксплойтов для повышения привилегий.
Для найденных проблем агенты также предлагали исправления. Затем результаты проверяли исследователи и передавали сопровождающим ядра. Предложенный патч проходит проверку перед включением в Linux.
Стоимость $1,2 млн относится к расходам на API во время эксперимента. OpenAI отдельно отмечает, что оптимизация затрат не была основной задачей исследования.
В июне модель подготовила 24 эксплойта для Linux
Нынешней работе предшествовала программа Patch the Planet, которую OpenAI представила 22 июня 2026 года вместе с Trail of Bits. Её участники ищут уязвимости в открытом ПО, проверяют их и помогают авторам проектов готовить исправления.
В июньском отчёте OpenAI описала результаты GPT‑5.5 Cyber: модель подготовила 24 эксплойта для локального повышения привилегий в Linux и восемь демонстраций утечки указателей ядра. Уже тогда процесс включал анализ кода и динамическую проверку ошибок.
Программа охватывает и другие проекты: Python, Go, cURL, aiohttp, pyca/cryptography и Sigstore. В первоначальной работе Trail of Bits участвовали 19 открытых проектов. До передачи отчётов сопровождающим специалисты вручную проверяли находки, удаляли дубликаты и уточняли серьёзность проблем.
В октябрьском эксперименте OpenAI расширила этот подход до последовательной автоматической обработки находок: от подозрительного участка кода до работающей атаки и проекта исправления.
Комментарии